图 1 神经元 图 2 神经网络 如图 1和图 2 为神经元和神经网络的示意图，那么问题来了CNN的神经元是什么呢，像素还是图片？ 个人认为CNN的神经元是处于三维空间中的像素点，为什么是处于三维空间呢， 如图三所示，width、height 表示图像的宽和高，depth表示图像的通道数，也即ten ...
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2017-08-18 18:25:32
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一、状态和模型在CNN网络中的训练样本的数据为IID数据（独立同分布数据），所解决的问题也是分类问题或者回归问题或者是特征表达问题。但更多的数据是不满足IID的，如语言翻译，自动文本生成。它们是一个序列问题，包括时间序列和空间序列。这时就要用到RNN网络，RNN的结构图如..
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2017-06-29 17:34:54
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一、相关理论 本篇博文主要讲解2014年ICLR的一篇非常牛逼的paper：《Network In Network》，过去一年已经有了好几百的引用量，这篇paper改进了传统的CNN网络，采用了少量的参数就松松击败了Alexnet网络，Alexnet网络参数大小是230M，采用这篇paper的算法才 ...
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2017-05-30 17:54:58
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一、状态和模型 在CNN网络中的训练样本的数据为IID数据（独立同分布数据），所解决的问题也是分类问题或者回归问题或者是特征表达问题。但更多的数据是不满足IID的，如语言翻译，自动文本生成。它们是一个序列问题，包括时间序列和空间序列。这时就要用到RNN网络，RNN的结构图如下所示： 序列样本一般分为 ...
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2017-05-12 20:11:06
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Residual Network通过引入Skip Connection到CNN网络结构中，使得网络深度达到了千层的规模，并且其对于CNN的性能有明显的提升，但是为何这个新结构会发生作用？这个问题其实是...
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2017-04-06 19:03:01
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把r-cnn系列总结下，让整个流程更清晰。 整个系列是从r-cnn至spp-net到fast r-cnn再到faster r-cnn。 RCNN 输入图像，使用selective search来构造proposals（大小不一，需归一化），输入到CNN网络来提取特征， 并根据特征来判断是什么物体（分 ...
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2016-11-17 20:10:57
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来源：知乎 https://www.zhihu.com/question/40850491 比如说，先设计出一个CNN结构。然后用一个大的数据集A，训练该CNN网络，得到网络a。可是在数据集B上，a网络预测效果并不理想（可能的原因是数据集A和B存在一些差异，比如数据来源不同导致的代表性差异）。如果直 ...
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2016-08-03 23:58:27
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背景之前博文中关于CNN的模型训练功能上是能实现，但是研究CNN模型内部结构的时候，对各个权重系数ww，偏差bb的shape还是存在疑惑，为什么要取1024，为什么取7*7*64，最近找到了一些相关资料，对这个问题有了新的理解，下面和大家分享一下。...
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2016-05-30 15:07:49
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LeNet网络是Yann leCun在1989年提出的一个经典CNN网络，主要用于手写字体的识别，准确率可以达到99%以上。这里采用caffe的python接口进行训练，包括对网络的定义、训练参数的定义、观察卷积效果和卷积核、记录损失函数和测试精度并绘制相关图形。#采用caffe的python接口进行lenet经典网络训练
#第一步，加载相关模块
from pylab import *
#在note...
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2016-05-05 13:01:59
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最近在学习卷积神经网络，哎，真的是一头雾水！最后决定从阅读CNN程序下手！
程序来源于GitHub的DeepLearnToolbox
由于确实缺乏理论基础，所以，先从程序的数据流入手，虽然对高手来讲，这样有点太小儿科了，但觉得对于个人理解CNN网络的结构和数据流走向有较大帮助！
下面，将要分析CNN的前向传播算法cnnff.m
本程序所用的神经网络的结构如下图的结构体net所示...
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2016-04-01 18:20:24
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